• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.1
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• pp.89-97
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• 2011

The aims of this study were to propose a method of estimation for mean residual life function (MRLF) from conditional survival function using the Buckley and James's (1979) pseudo random variables, and then to assess the performance of the proposed method through the simulation studies. The mean squared error (MSE) of proposed method were less than those of the Cox's proportional hazard model (PHM) and Beran's nonparametric method for non-PHM case. Futhermore in the case of PHM, the MSE's of proposed method were similar to those of Cox's PHM. Finally, to evaluate the appropriateness of practical use, we applied the proposed method to the gastric cancer data. The data set consist of the 1, 192 patients with gastric cancer underwent surgery at the Department of Surgery, K-University Hospital.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.6
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• pp.573-589
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• 2023

In a piecewise linear trend model, the change points coincide with the mean change points of the first differenced time series. Therefore, by detecting the mean change points of the first differenced time series, one can estimate the change points of the piecewise linear trend model. In this paper, based on this fact, a method is proposed for detecting change points of the piecewise linear trend model using the simple moving average of the first differenced time series rather than estimates of the slope or residuals. Our Monte Carlo simulation experiments show that the proposed method performs well in estimating the number of change points not only when the error terms in the piecewise linear trend model are independent but also when they are serially correlated.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.612-615
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• 2006

본 논문에서는 Late 암으로부터 측정된 상관 값을 보정하여 상관함수의 비대칭을 완화시키고 다중경로 신호 오차를 제거하는 새로운 상관기 설계법을 제안하였다. 다중경로 오차에 의한 신호 추적 오차는 상관함수의 Early-Late 간 비대칭과 관련이 있으므로, 다중상관기 구조를 이용하여 상관함수의 Early-Late간 상관값 차를 측정하면 상관함수의 비대칭 정도를 추정할 수 있다. 상관값 차를 이용하여 추정한 상관함수 비대칭을 감소시키면 다중경로 신호에 의한 코드 추적 오차를 줄일 수 있다. 제안한 상관기는 4개의 암과 보정치 생성 블록으로 구성된다. 제안한 상관기의 다중경로 오차 제거 성능은 시뮬레이션을 이용하여 확인하였다. 여러 가지 지연시간 및 신호 진폭을 가지는 다중경로 신호에 대하여 일반 수신기와의 위상 추적 오차를 비교하여 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 상관기는 우수한 다중경로 오차 제거 성능을 가지며 일반상관기와 유사한 평균 신호 획득시간을 가짐을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.459-462
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• 2005

In this paper, we investigate the high precision location estimation algorithm in 2.45GHz band RTLS with multiple tags. The location is estimated in LOS environments, 300m ${\times}$ 300m area, and 2D coordinates adopting a TDOA scheme which is not necessitate the transmission time of tags. We evaluate the average estimation error in distance assuming that tags are randomly distributed and the readers(3${\sim}$8) are uniformly(equal space) placed in test area. In results, average estimation error is 3.12m and 1.47m at reader numbers of 4 and 8, respectively. Minimum estimation error is obtained when the accumulated receiving signal from a tag is 3 or 4 regardless of available reader numbers. The error is less than 3m, satisfies the specification of RTLS.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.4
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• pp.277-282
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• 2012

When wind speed exceeds a certain threshold, daily minimum temperature does not drop as predicted by the geospatial model in a cold pooling catchment. A linear regression equation was derived to explain the warming effect of wind speed on daily minimum temperature by analyzing observations at a low lying location within an enclosed catchment. The equation, Y=2X+0.4 ($R^2$=0.76) where Y stands for the warming ($^{\circ}C$) and X for the mean horizontal wind speed (m/s) at 2m height, was combined to an existing model to predict daily minimum temperature across an enclosed catchment on cold pooling days. The adjusted model was applied to 3 locations submerged in a cold air pool to predict daily minimum temperature on 25 cold pooling days with the input of simulated wind speed at each location. Results showed that bias (mean error) was reduced from -1.33 to -0.37 and estimation error (RMSE) from 1.72 to 1.20, respectively, in comparison with those from the unadjusted model.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.1
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• pp.49-54
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• 2016

In this paper, we propose a vocal separation method using weighted ${\beta}$-order minimum mean wquare error estimation (WbE) based on kernel back-fitting algorithm. In spoken speech enhancement, it is well-known that the WbE outperforms the existing Bayesian estimators such as the minimum mean square error (MMSE) of the short-time spectral amplitude (STSA) and the MMSE of the logarithm of the STSA (LSA), in terms of both objective and subjective measures. In the proposed method, WbE is applied to a basic iterative kernel back-fitting algorithm for improving the vocal separation performance from monaural music signal. The experimental results show that the proposed method achieves better separation performance than other existing methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.341-353
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• 1993

As an estimator of the conditional probability of discovering a new species at the next observation after a sample of certain size is taken, the one proposed by Good(1953) has been most widely used. Recently, Clayton and Frees(1987) showed via simulation that their nonparametric maximum likelihood estimator(NPMLE) has smaller MSE than Good's estimator when the population is relatively nonuniform. Lee(1989) proved that their conjecture is asymptotically true for truncated geometric population distributions. One shortcoming of the NPMLE, however, is that it has a considerable amount of negative bias. In this study we proposed a bias-corrected version of the NPMLE for virtually all realistic population distributions. We also showed that it has a smaller asymptotic MSE than Good's extimator except when the population is very uniform. A Monte Carlo simulation was performed for small sample sizes, and the result supports the asymptotic results.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.2
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• pp.24-29
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• 2009

Sound source localization system is used in a robot, a video conference and CCTV(Closed-circuit television) systems. In this Sound source localization systems are applied to human and they can receive a number of sound data frames during speaking. In this paper, we propose methods which is reducing angle estimation error by selecting sound data frame which can more precisely compute the angles from inputted sound data frame. After selected data converted to angle, the error of sound source localization recognition system can be reduced by applying to medium filter. By the experiment using proposed system it is shown that the average error of angle estimation in sound source recognition system can be reduced up to 31 %.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1049-1052
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• 2013

저자들은 1980 년대 후반부터 역사학적 논쟁들을 통계적 수학적 방법을 이용하여 분석해보고자 하는 시도들을 하여 왔다. 최근에는 역사학의 논쟁점 중이 하나인 화랑세기의 진위 여부를 분석하기 위한 일련의 연구를 시도하였다. 이러한 일련의 시도의 일환으로 이 연구는 기획되었다. 이 글에서는 일본의 고대 기년 추정 방법을 참고하면서 세대 평균치와 재위 평균치의 추정이라는 방법을 통하여 "삼국사기" 초기 기년 문제에 대한 해명을 시도해 보고자 한다. 종래에는 세대 평균치라는 개념을 사용하지 않아서 편차가 심한 왕별 재위기간 평균치만 사용하여 재위기간 추정의 오차가 컸다. 또한 여러 가지 추론들이 주관적인 판단에 의지한 부분이 많아서 폭넓은 지지를 얻지 못한 경우가 많았다. 따라서 세대 평균치와 재위 평균치는 반드시 일치하지 않는다는 점을 분명히 하는 한편, 양자를 결합한 추정 방안을 마련해 볼 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.22 no.1_2
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• pp.3-55
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• 2000

본 연구는 세입증가율 예측을 위해 사용되는 각종 세수추계모형의 예측능력을 상호비교하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 고려하는 세수추계 방식은 네 가지이다. 첫째는 단순 ECM 모형으로서 오차수정모형(error correction model)을 각각의 세목에 적용하여 세수를 예측하는 것이다. 둘째는 SUR-ECM 모형으로서 단순 ECM 모형의 개별 회귀방정식을 통합하여 SUR(Seemingly Unrelated Regression) 방식으로 추정한 후 이를 이용하여 세수를 예측하는 것이다. 셋째와 넷째는 흔히 사용되는 탄성치 방식으로서, 과거의 연도별 탄성치를 5년간 또는 10년간 평균하여 이를 바탕으로 향후의 세수를 예측하는 것이다. 이러한 모형비교를 통해 얻은 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 단순 ECM 모형과 5년 평균 탄성치 모형은 예측력에 있어 큰 차이가 없다. 둘째, SUR-ECM 모형과 10년 평균 탄성치 모형은 예측력에 있어 큰 차이가 없다. 셋째, 단순 ECM 모형보다는 SUR-ECM 모형의 예측력이 높으며, 5년 평균 탄성치 모형보다는 10년 평균 탄성치 모형의 예측력이 높다. 넷째, 어느 경우에든 예측 오차가 상당히 크고 이러한 오차는 예측시계가 넓어질수록 커진다. 예를 들어, 5년 후의 세수에 대한 예측치는 평균적으로 오차의 절대값이 10% 수준에 이른다. 탄성치 모형이 단순 ECM 모형이나 SUR-ECM 모형에 비해 그리 나쁜 예측결과를 낳지 않는다는 것은 새로운 사실이다. 또한 5년 평균 탄성치보다 10년 평균 탄성치를 사용하는 것이 더 나은 예측치를 낳는다는 것은 세수예측에 있어 최근의 자료만을 사용하는 것보다는 과거 꽤 오랜 기간의 자료를 사용하는 것이 바람직하다는 점을 시사한다.